이 논문은 횡방향 안정성 및 조향성능 개선을 위한 차량 통합운동제어시스템(IDCB)의 개발에 관한 것이다. IDCB의 개발을 위하여 8자유도의 차량 모델 및 비선형 관측기를 설계하였다. 퍼지 로직 제어 방법 및 슬라이딩 모드 제어 방법을 이용하여 전륜 및 후륜의 제동압력을 독립적으로 제어하여 차량의 요 속도 및 횡방향 미끄러짐 각이 목표값을 추종하도록 하였다. 결과를 살펴보면 비선형 관측기는 만족할 만한 수준의 관측 결과를 보여주었다. 개발된 IDBC는 다양한 노면 조건 및 운전 조건에서 요속도 및 횡방향 미끄러짐 각이 목표값을 잘 추종하도록 하여 차량의 횡방향 안정성 및 조향성을 개선시키는 것을 확인할 수 있다.
본 논문에서는 사용자 바이오리듬을 이용하여 감정에 적합한 음악을 자동으로 선곡하여 제공할 수 있는 차량용 내비게이션의 음악제공 방법을 제안한다. 실험결과로부터, 내비게이션에서 음악을 아무조건 없이 제공하는 것보다 바이오리듬의 감성지수를 분석하여 음악을 선곡하여 제공하는 본 연구방법이 운전자의 만족도 (운전 중 조작상의 불편함 해소 및 기분전환)를 높일 수 있음을 확인할 수 있었다.
본 연구는 운전 수행 중에 실험적으로 유도된 시간압력과 운전자의 분노가 운전 수행에 어떠한 영향을 미치는지 운전시뮬레이션 방법을 통해 살펴보고자 수행되었다. 이를 위해 네 가지의 실험 조건(통제 조건, 시간압력 조건, 분노유도 조건, 그리고 시간압력과 분노유도가 혼합된 조건)에 따라 운전자들이 보이는 운전 수행의 여러 측면들(침선침범, 신호무시, 속도유지 실패 및 경로이탈)을 분석하여 비교하였다. 본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. (1) 일반적으로, 아무런 스트레스가 주어지지 않았던 통제 조건에 비해 유도된 분노에 의한 스트레스나 시간압력과 분노가 혼합된 형태의 스트레스에 의해 실험참가자들의 차량 통제 수행이 저하되었으나, (2) 시간압력만 주어질 경우, 통제집단에 비해 속도유지 실패의 빈도는 더 많았으나 다른 종속치들에 대해서는 통제집단과 유의한 차이를 보이지 않았다. 그리고 (3) 분노만 유도된 조건과 분노와 시간압력이 모두 유도된 조건 사이에는 모든 종속측정치들에서 차이가 관찰되지 않았다. 본 연구 결과를 전체적으로 고려해 보면, 시간압력에 의한 스트레스와 유도된 분노에 의한 스트레스가 운전 수행에 차별적으로 영향을 미칠 수 있다는 것을 시사한다.
최근 차량 내 정보 제공 장비를 통한 에코 드라이빙의 향상이 연료 효율과 안전 운전을 증가시킬 수 있다는 연구들이 보고되고 있다. 그러나 정보의 제공으로 인하여 야기될 수 있는 인지적 부하에 대한 관심은 상대적으로 적은 편이다. 본 연구는 에코 드라이빙을 향상시킴과 동시에 운전자의 운전부하를 최소화 할 수 있는 차량 내 정보 제공 장비의 특성을 확인하기 위해 두(시각vs.시청각) 피드백의 상대적인 효과 차이와 운전 중 상황의 복잡성 수준에 따른 정보 제공방식의 차이가 운전 행동과 운전부하에 미치는 효과를 알아보았다. 본 실험에는 총 38명의 운전자가 참가하였다. 연구 결과, 시각-청각 피드백의 제공이 시각적 피드백을 제공하는 조건에 비하여 에코 드라이빙을 더 향상시키며, 운전부하를 최소화하였다.
본 논문에서는 평지, 오르막 및 내리막에서 야간 운전할 때에 생기는 눈부심에 대해 헤드라이트를 자동 조절하여 운전자가 안전하게 운전을 할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 먼저 광센서를 이용해 전방에 차량이 접근하는지의 유무를 판단하고 기울기센서로써 차량의 기울어진 정도를 계속적으로 판단하도록 하였다. 이러한 정보를 이용하여 헤드라이트를 조절하는 서보모터를 제어함으로써 현 운행환경조건에 맞도록 조절할 수 있도록 하였다. 본 논문에서 제안한 헤드라이트 자동조절시스템은 평지 및 경사로에서 실제로 측정한 조도량에 대한 데이터를 바탕으로 하여 제작되었고, 테스트 모델에 의해 얻은 실험결과를 통해 환경과 조건에 따라 제대로 작동하고 효과가 있음을 확인하였고, 따라서 본 알고리즘의 유효성을 증명하였다.
본 연구에서는 운전 시뮬레이션을 이용하여 적응형 정속 주행(adaptive cruise control: ACC) 시스템에 대한 운전자의 신뢰 및 도로 혼잡도가 운전자의 작업부하와 상황인식에 미치는 효과를 알아보았다. ACC 시스템에 대한 운전자의 신뢰는 ACC 시스템이 정상 작동하는 조건과 시스템이 오작동하는 조건을 통해 신뢰상승 집단과 신뢰감소 집단으로 구분하였다. 도로 혼잡도는 운전자 차량 주변의 차량 수로 수준을 조작하였다. ACC 시스템에 대한 신뢰와 도로 혼잡도를 달리한 네 가지의 실험 조건 각각에 대해 운전자들의 작업부하와 상황인식을 측정하였다. 본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 먼저 ACC 시스템에 대한 신뢰감소 집단은 신뢰상승 집단에 비해 이 시스템의 사용으로 인한 운전부담 경감이나 안전운전 확보 등을 포함한 측정 항목 모두에서 시스템에 대한 신뢰 점수가 유의하게 더 낮았다. 둘째, ACC 시스템에 대한 신뢰감소 집단은 신뢰상승 집단에 비해 이차과제에서 더 느린 반응시간을 보였고, 시스템 사용에서의 주관적인 작업부하 수준도 더 높게 평정하였다. 셋째, 이와는 대조적으로 운전자들의 운전상황에 대한 상황인식은 ACC 시스템 신뢰감소 집단이 신뢰상승 집단보다 유의하게 더 우수하였다. 본 연구의 결과들은 ACC 시스템에 대한 신뢰가 운전 중에 수행하는 다양한 정보처리에 영향을 미칠 수 있음을 보였는데, 이것은 자동화된 운전보조 시스템의 설계에서 사용자의 시스템에 대한 신뢰가 중요한 변인으로 고려되어야 한다는 것을 시사한다.
많은 나라에서 정규 운전면허 발급 기준을 만족시키지 못할 때, 특정한 조건을 만족시키는 경우에서만 운전을 허용하는 조건부 운전면허제도를 운영하고 있다. 우리나라에서는 시각, 청각, 신체 활동 등에 어려움을 겪는 사람들이 특별히 운전할 수 있도록 자동차의 구조를 개선하거나 신체 활동 보조수단을 이용하는 조건으로 면허를 발급하고 있다. 하지만 고령 운전자가 늘어나면서 기존 조건부 운전면허의 허용 조건을 다양화하자는 주장이 제기되고 있다. 본 연구는 외국의 다양한 조건부 운전면허제도 운영 사례를 벤치마킹하여 고령자를 위한 조건부 운전면허제도의 개선 방향을 모색하고자 한다. 특히 우리나라에 없는 조건부 운전면허 조건인 시간 제한, 공간 제한, 속도 제한, 도로 제한, 차량 제한, 개인 맞춤형 등 차원에서 주요 특징을 국제 비교를 통하여 도출하고자 한다. 조건부 운전면허제도의 허용기준 다양화는 고령자뿐만 아니라 차를 운전하지 않으면 일상생활에 어려움을 겪는 모든 운전자들에게 혜택이 될 것으로 기대된다.
가성무시(pseudoneglect)란, 신경학적 손상이 없는 정상인들이 무시증후군(visuospatial neglect)을 탐지하는데에 가장 많이 사용하는 선 이등분(line bisection)검사에서 좌측으로 치우쳐서 중심점을 표시하는 현상으로써, 우반구 손상을 입은 환자들이 공간의 좌측을 무시하고 중심점 우측으로 선을 이등분하는 것과는 반대된다. 본 연구는 시각적 주의에 영향을 미치는 가성무시현상에 대해 선 이등분과 선 사등분 전략을 적용한 도로에서의 모의운전(driving simulation)과 지필검사를 이용하여 확인하였다. 지필검사에서 선 이등분점과 좌측 사등분점이 유의미하게 좌측으로 치우친 반면, 우측 사등분 점은 유의미한 좌측 치우침을 보이지 않았다. 모의운전에서는 차량의 우측 치우침이 도로 조건과 관계없이 나타났으나 각 도로에 대한 상대적 치우침을 분석한 결과, 선 이등분 조건의 도로 1이 가장 많은 좌측 치우침을, 우측 선 사등분 조건의 도로 2가 가장 적은 좌측 치우침을 나타내어 지필검사와 모의운전의 결과가 유사하며 모두 좌측 치우침 현상이 있음을 확인했다. 또한 우측 치우침에 대한 원인으로 중앙선 회피효과를 분석한 결과, 중앙선 우측에서 주행한 도로 2와 4에서 회피경향이 나타났다. 본 연구에서는 가성무시가 운전 중에 유의미하게 나타남으로써 일상생활에서도 이와 같은 현상이 존재함을 나타냈다.
교류 전기철도 급전계통에서 다수 전기차량이 급전구간에서 동시에 운전하는 경우 순간적인 과부하로 보호계전설비가 오동작하는 경우가 가끔 발생한다. 과부하가 일어날 수 있는 과도현상은 전기차량의 대수, 위치, 속도, 전원계통에서의 수급상황 등 여러 특정 조건이 만족되는 상황에서만 일어날 수 있다. 이에 본 연구에서는 PSCAD/EMTDC를 통해 전기철도 교류 급전계통을 구성하였으며, 전기차량 2대가 존재하는 상황에서 전기차량 돌입시 전류의 과도현상을 확인할 수 있었다.
본 논문은 전방차량 추적에 있어서 스테레오 카메라 패러렐 모델을 사용하여 전방 차량과의 거리 및 헤딩앵글 데이터를 추출하고 이들 데이터를 이용하여 무인자동차 ART(Binocular Autonomous Research Team vehicle)를 제어하는 방법에 관한 것이다. 무인자동창의 제어는 2개의 역전달 뉴럴네트워크의 일종인 TDNN(Time De-lay Neural Network)을 각각 독립적으로 사용하였다. 그중 하나는 S-TDNN으로 추적차량의 속도와 전방차량과의 거리를 제어하며, 다른 하나는 A-TDNN으로 무인차량의 스티어링 앵글을 전담 제어한다. 인간 운전자가 전방차량을 추적하면서 수집한 제이터를 이용하여 상기 뉴럴네트워크를 학습시키며, 학습된 뉴럴네트워크는 인간이 운전하였을 때와 같은 조건하에서 전방차량의 추적을 만족스럽게 수행하였다. 뉴럴네트워크를 이용한 제어프 로그램은 이식성이 높아 다른 종류의 차량에도 쉽게 적용할 수 있어 타모델에 적용 시에 개발경비와 소요 시간을 줄일 수 있는 장점이 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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